论文摘要
迭代自组织数据分析算法(ISODATA)是一种基于统计模式识别的非监督学习动态聚类算法。针对当前各算法初始聚类数取值困难、容易陷入局部最优等问题,介绍了ISODATA的原理和实现步骤,并将此算法应用于负荷分类中。在MATLAB中结合具体日负荷曲线样本进行聚类分析,结果证明聚类效果较好。将ISODATA与各种传统聚类方法进行了对比实验,比较各种算法的聚类效果、预定聚类数目对算法结果的影响,以及初始聚类中心的选择对结果的影响。对比结果证明,此方法适用于负荷分类的研究。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李仲恒,刘蓉晖
关键词: 迭代自组织数据分析算法,聚类,日负荷曲线,曲线识别,大数据,数据挖掘
来源: 上海电力学院学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 上海电力学院电气工程学院
基金: 国家电网公司科技项目(52090016002M),上海市科学技术委员会地方能力建设计划基金(16020500900)
分类号: TM714
页码: 327-332
总页数: 6
文件大小: 495K
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